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回放缓冲区作用 回放缓冲区作用在于它能够供应一个相对独立于当下环境状态-动作-奖励-状态序列数据集，通过从回放缓冲区中随机抽取样本实行训练，可以减少当下时间步偏差对策略影响，并且有助于安定、加速收敛过程。
2. 随机采样策略 当须要从回放缓冲区中选择用于训练新批次时，往往会采用随机采样方法来确保样本多样性以及避免某些特定模式或路径过于频繁地被访问。
3. 经验选择算法改良 为进一步提高效果，在某些情况下还可以引入更复杂算法来挑选出更有典型样本实行更新操作，在优先级经验回放〔Prioritized Experience Replay, PER〕方法中，根据每个经历重点性不同给予不同权重，并据此调整采样概率分布以改良性能表现。
深度Q网络 〔DQN〕 深度Q网络作为最早根据神经网络实行经验重放框架，在游戏领域取得显著成功成果，“Atari游戏中深度Q网络”一文展示DQN如何通过利用大量游戏帧构建大规模经验池，并从中随机抽样以改良其决策过程；而根据此基石之上发展起来各类变种如Double DQN、Dueling DQN等则进一步提升算法效果。
强化对话系统 〔RNN-based Dialogue Systems〕 除传统游戏任务外，在自然语言处理领域也有不少研究工作尝试将经验回放在对话系统设计上应用起来，“Learning to Talk： A Deep Reinforcement Learning Approach to Dialog Generation”就是其中一个典型例子：该研究提出一个端到端学习框架用于模拟人类之间对话交流过程；而在此基石上加入对过往对话记录实行存储并反复利用思想，则使得系统能够更好地理解上下文背景信息进而作出更加合理恰当回答反馈给使用者。
笔者所述，纵然直接应用传统意义上简单线性或者树状结构并不能很好地适应复杂大规模难题空间；但借助于现代计算本事持助以及适当改进后技术手段如双重DQN、优先级增强版等等；咱们依旧能够在实际操作场景下获得良好效果输出表现出来——这不止限于经典游戏项目况且还扩展到诸如语音识别、自然语言处理等领域当中去发挥其独特魅力之处所在——即能够持续不息地吸收新知识并且逐步提升自我认知水平本事正是所有智能体最核心博弈力之所在！
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